OpenCV 是一个强大的图像处理库,其中提供了多种方法进行连通域填充。我们可以使用cv2.floodFill()函数来实现这一功能。 importcv2importnumpyasnp# 生成一幅简单的二值图像image=np.zeros((400,400,3),dtype=np.uint8)cv2.rectangle(image,(100,100),(300,300),(255,255,255),-1)# 在图像中添加一些黑色圆...
OpenCV_连通区域分析(Connected Component Analysis-Labeling)OpenCV-二值图像连通域分析 在上面这两个博客中的种子填充法都是使用堆栈来实现的,因此在本程序中需要考虑换成队列。 算法的简单分析: (1) 首先需要获取原图像的列数和行数方便后面对每个像素点的访问。 (2) 通过遍历访问像素点,如果像素点(i, j)的值...
opencv里的mask为uin8类型的单通道阵列 泛洪填充算法也叫漫水填充算法:floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, loDiff=None, upDiff=None, flags=None) image参数表示输入/输出1或3通道,8位或浮点图像。 mask参数表示掩码,该掩码是单通道8位图像,比image的高度多2个像素,宽度多2个像素,填充时不能穿过输...
img=cv2.imread(r'D:\OpenCVpic\test.png',0)cv2.imshow('img:',img)contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)area=[]topk_contours=[]x,y=img.shapeforiinrange(len(contours)):# 对每一个连通域使用一个掩码模板计算非0像素(即连通域像素个数)single_masks...
img_ = np.array(thre.copy(), dtype=np.int8) connectivity = 8 # 连通组件 num_labels, labels, status, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img_, connectivity, cv2.CV_8U) # labels就是由连通区域编号组成的mask 尺寸与原图对应
// color 总共分配了 num + 1 种随机颜色, 每一个连通块都能分到一个随机色 } imshow("labelMap", src_color); cv::waitKey(); //std::cout << "Hello World!\n"; } // 对所有Components 着色 CSharp // doc\lang\programming\csharp\opencv\connectedComponentsWithStats ...
OpenCV-python形态学及图像的开闭运算 形态学图像处理的基本运算有: 膨胀和腐蚀(膨胀区域填充,腐蚀分割区域) 开运算和闭运算(开运算去除噪点,闭运算填充内部孔洞) 击中与击不中 顶帽变换,黑帽变换 形态学的应用:消除噪声、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳、细化、粗化等;分割出独立的图像元素,或者图像中...
cv2.RETR_CCOMP:检测所有的轮廓,并将其组织为两级层次结构。顶层为连通域的外围边界,次层为连通域的内围边界。 cv2.RETR_TREE:检测所有的轮廓,并将其组织为树形结构。 method:轮廓的近似方法。可以选择的方法包括: cv2.CHAIN_APPROX_NONE:保存所有的轮廓点。
【摘要】 本文为上文(十二篇-二值化)进行一个自适应阈值算法的补充,并简单介绍图像二值化与去噪,二值图像连通域的简单用法 本系列OpenCV博客旨在以最简单的方式分享OpenCV知识,欢迎大家交流和提出指导意见 1:自适应阈值函数adaptiveThreshold(上文的阈值分割补充) ...
方法2: 找出图中所有连通域,并按照面积阈值过滤孤立点 2.2 代码 """ python-opencv去除孤立点 skimage.__version__==0.19.1 """ import numpy as np from skimage import morphology from skimage.measure import label, regionprops import matplotlib.pyplot as plt def remove_small_points(binary_img, thresho...